共積分汎関数時系列のための関数主成分分析【JST・京大機械翻訳】

Seo Won-Ki

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212333567913 整理番号：21P0063565

共積分汎関数時系列のための関数主成分分析【JST・京大機械翻訳】

Functional Principal Component Analysis for Cointegrated Functional Time Series

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発行年： 2020年11月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年04月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

機能的主成分分析(FPCA)は,機能的時系列分析の開発において重要な役割を担っている。このノートは,FPCAがどのように共統合機能時系列を分析するために使用できるかを調べ,新しい統計的ツールとしてFPCAの修正を提案する。この修正FPCAは,共積分ベクトルの漸近的により効率的な推定器を提供するだけでなく,共積分機能時系列の本質的特性を調べるための新しいFPCAベース試験にも導いた。【JST・京大機械翻訳】

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石油工業一般 , エネルギーに関する技術・経済問題

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